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基于光学衍射神经网络的完美涡旋光轨道角动量识别
文献摘要：
完美涡旋光束(POVB)是径向强度分布和半径均与光束轨道角动量(OAM)状态无关的一类涡旋光,已被应用于光学操控、光通信、激光材料处理等领域.其中,POVB的轨道角动量状态的探测是关键且有挑战的技术.本研究通过并行梯度下降算法,构建了光学衍射神经网络(DNN),实验上实现了轨道角动量阶数在-50～+50范围内的POVB的识别.在此过程中,衍射转换效率可达58％.本研究为POVB的OAM探测提供了新的思路,在POVB的各类应用中均存在潜在应用价值.
文献关键词：
傅里叶光学;轨道角动量探测;光学衍射神经网络;完美涡旋光束
中图分类号：
作者姓名：
成科;胡晓楠;贺瑜;孟维佳;栾海涛;顾敏;方心远
作者机构：
上海理工大学光子芯片研究院, 上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院人工智能纳米光子学中心, 上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]成科;胡晓楠;贺瑜;孟维佳;栾海涛;顾敏;方心远-.基于光学衍射神经网络的完美涡旋光轨道角动量识别)[J].量子电子学报,2022(02):262-271
A类：
光学衍射神经网络,衍射神经网络,POVB,轨道角动量探测
B类：
完美涡旋光束,强度分布,OAM,操控,光通信,激光材料,材料处理,梯度下降算法,DNN,阶数,+50,转换效率,潜在应用,傅里叶光学
AB值：
0.157863
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